网易电竞赛事运营策划二面消息

1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

面试官问："用户 token 应该存在哪？"很多人脱口而出：localStorage。这个回答不能说错，但远称不上好答案。一个好答案，至少要说清三件事：有哪些常见存储方式，它们的优缺点是什么为什么大部分团队会从 localStorage 迁移到 HttpOnly Cookie实际项目里怎么落地、怎么权衡「安全 vs 成本」这篇文章就从这三点展开，顺便帮你把这道高频面试题吃透。三种存储方式，一张图看懂差异前端存 token，主流就三种：localStorage能不会不推荐存敏感数据普通 Cookie能会不推荐HttpOnly Cookie不能会推荐localStorage：用...